OpenVINO2022.1中AUTO插件和Auto-Batching特性的最佳实践
作者：YASUNORI SHIMURA Intel Technical Solution Specialist for Computer Vision Technology翻译：张晶1.1 概述OpenVINOTM 2022.1是自OpenVINOTM 2018年首次发布以来最大的更新之一，参见《OpenVINO™ 迎来迄今为止最重大更新，2022.1新特性抢先看！》。 在众多新特性中，AUTO
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1年前
基于OpenVINO开发套件“无缝”部署PaddleNLP模型
任务背景 1. 情感分析 ( Sentiment Analysi******>情感分析旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，其广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域，具有很高的商业价值。例如：食行生鲜自动生成菜品评论标签辅助用户购买，并指导运营采购部门调整选品和促销策略；房天下向购房者和开发商直观展示楼盘的用户口碑情况，并对好评楼盘置顶推荐；国美搭建服务智能化评分系统，
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1年前
行业大咖齐聚，破局AI规模化落地最后一公里 | Intel Vision
在英特尔On产业创新峰会（Intel® Vision）上，英特尔公布了在人工智能产品、软件和服务方面取得的多项进展，展示了未来办公，远程医疗，精准农业，现代物流等以技术为核心的创新案例。 作为本届大会的重要延展，Intel Vision观察室将通过携手本地客户及合作伙伴，阐述英特尔服务中国本土生态的实际情况与整体战略，深入探讨本土发展趋势，创新产品和应用实例。
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1年前
在英特尔®硬件上部署深度学习模型的无代码方法 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列 第一部
作者 Taylor, Mary, 翻译 李翊玮 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列文章关于该系列· 了解如何转换、微调和打包 推理就绪的 TensorFlow 模型，该模型针对英特尔®硬件进行了优化，仅使用 Web 浏览器。每一步都在云中使用 OpenVINO™ 深度学习工作台和 Intel® DevCloud for the Edge 进行。· 第一部分：我们向您展示英特尔®深
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1年前
在英特尔®硬件上部署深度学习模型的无代码方法 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列 第三部
第三部分：重新校准精度并打包您的TensorFlow模型，以便使用OpenVINO™深度学习工作台进行部署 在第二部分中，我们向您展示了如何使用 OpenVINO™ 深度学习工作台导入 TensorFlow 模型，将其转换为英特尔® IR，对其进行基准测试，并为优化的推理模型设置性能级别。在第三部分中，我们将深入探讨一些在工作台中进行分析和优化的高级工具。然后，我们将向您展示如何打包生产就绪推理模
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1年前
